投稿者 global-ai-media 
ChatGPT、Gemini、Copilotなどの生成AIが業務に浸透する一方で、入力データによる情報漏洩リスクが懸念されています。本記事では、絶対に入力してはいけない情報の具体例と、日本の法規制や商習慣を踏まえた実践的なリスク対策について解説します。
日常化する生成AI利用と潜むリスク
ChatGPTやGemini、Claude、Copilotといった生成AIチャットボットは、もはや目新しい技術ではなく、多くのビジネスパーソンにとって日常的なツールとなりつつあります。議事録の要約、メールのドラフト作成、コードのデバッグなど、業務効率化への貢献は計り知れません。
しかし、ツールの利便性が高まるにつれ、セキュリティ意識が追いつかず、機密情報を安易に入力してしまう「シャドーAI」のリスクも増大しています。特に日本企業では、現場判断でのツール利用と全社的なガバナンスの間にギャップが生じやすく、意図しない情報漏洩につながる懸念があります。
生成AIに入力すべきでない具体的な情報
企業が従業員に対して周知徹底すべき「入力NG」な情報は、主に以下の3つのカテゴリーに分類されます。
1. 個人情報（PII）およびプライバシーに関わる情報
顧客の氏名、住所、電話番号、メールアドレス、マイナンバーなどは絶対に入力してはいけません。日本の「個人情報保護法」において、本人の同意なく第三者（AIベンダーを含む）に個人データを提供することは原則禁止されています。また、従業員の履歴書情報や健康診断結果などの人事データも同様に保護の対象です。
2. 企業の機密情報（トレードシークレット）
未発表の新製品情報、財務データ、M&Aの検討資料、独自の販売戦略、顧客リストなどが該当します。これらの情報がAIモデルの学習データとして取り込まれた場合、競合他社を含む他のユーザーへの回答として、情報が断片的に出力されてしまうリスク（学習データ汚染による漏洩）が理論上存在します。
3. セキュリティ認証情報
パスワード、APIキー、アクセストークンなどの認証情報を入力することは極めて危険です。コードの修正をAIに依頼する際、ハードコードされたパスワードを消し忘れたままプロンプトに貼り付けてしまうケースが散見されます。
なぜ入力してはいけないのか：仕組みの理解
多くの無償版や一般向けの生成AIサービスでは、デフォルトの設定において、ユーザーとの会話データが「モデルの再学習（トレーニング）」に利用される規約となっています。これは、サービスの精度向上を目的としたものですが、企業利用の文脈では情報管理上の大きなリスクとなります。
「匿名化すれば大丈夫」という考えも注意が必要です。複数の断片的な情報から個人や企業が特定される「推論攻撃」のリスクがあるため、データの加工だけで安全性を担保することには限界があります。
日本企業のAI活用への示唆
AIのメリットを享受しつつリスクを制御するために、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に着目してアクションを取るべきです。
明確なガイドラインの策定と周知
「AI利用禁止」という一律の制限は、現場の生産性を著しく阻害し、かえって隠れて利用するリスクを高めます。「個人情報と機密情報は入力しない」「入力データが学習されない設定を確認する」といった具体的かつ現実的なガイドラインを策定し、定期的な研修でリテラシーを高めることが重要です。
エンタープライズ版の導入検討
ChatGPT EnterpriseやAzure OpenAI Serviceなど、入力データがモデルの学習に利用されない（ゼロデータリテンション等の）契約が可能な法人向けプランの導入を推奨します。コストはかかりますが、情報漏洩リスクと比較すれば必要な投資と言えます。
データ加工プロセスの整備
顧客データを分析させたい場合は、個人を特定できない仮名加工情報に変換する、あるいはRAG（検索拡張生成）の仕組みを自社環境内に構築し、外部のLLMには質問の文脈のみを渡すなど、アーキテクチャレベルでの情報保護対策を検討する必要があります。
AIは強力なツールですが、それを扱う組織のガバナンス能力が問われています。技術的な対策と組織的なルールの両輪で、安全な活用基盤を築くことが求められています。